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Enregistrement W4401330818 · doi:10.1016/j.apmr.2024.07.013

Balance Interventions to Improve Upright Balance Control and Balance Confidence in People With Motor-Incomplete Spinal Cord Injury or Disease: A Systematic Review and Meta-analysis

2024· review· en· W4401330818 sur OpenAlexafffund
Natasha Benn, Hope Jervis-Rademeyer, Wagner Souza Silva, Maureen Pakosh, Elizabeth L. Inness, Kristin E. Musselman

Notice bibliographique

RevueArchives of Physical Medicine and Rehabilitation · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversity of AlbertaToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCalifornia HIV/AIDS Research Program
Mots-clésBalance (ability)Meta-analysisPhysical medicine and rehabilitationMedicineBalance problemsRehabilitationPsychological interventionPhysical therapySpinal cordSpinal cord injuryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To assist with clinical decision making, evidence syntheses are needed to demonstrate the efficacy of available interventions and examine the intervention components and dosage parameters. This systematic review and meta-analysis described the efficacy, components and dosage of interventions targeting upright balance control, balance confidence, and/or falls in adults with motor-incomplete spinal cord injury/disease (SCI/D). DATA SOURCES: A search strategy following the population, intervention, control, outcome framework was developed. Six databases were searched: APA PsychInfo, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Embase, Emcare Nursing, Web of Science CC, and Medline. STUDY SELECTION: Title, abstract, and full-text screening were conducted by 2 researchers independently. Inclusion criteria included the following: (1) adults with chronic, motor-incomplete SCI/D; (2) physical intervention targeting upright postural control; and (3) clinical and/or biomechanical measures of upright balance control and/or balance confidence and/or documentation of falls. DATA EXTRACTION: Participant characteristics, balance intervention details, adverse events, and study results were extracted. The Downs and Black Checklist was used to assess methodological quality. Meta-analyses on pre-post intervention outcomes and a meta-regression of dosage were completed. Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations approach was used to evaluate the quality of the evidence. DATA SYNTHESIS: The search returned 1664 unique studies; 26 were included. Methodological quality was moderate to good. Participants were 500 individuals with SCI/D, aged 18-74 years (males: females = 2.4:1). Minor adverse events were reported in 8 studies (eg, muscle soreness and fatigue). Walking interventions and upright balance training with visual feedback had clinically meaningful and significant pooled effects on improving standing balance control. Only walking interventions had a significant pooled effect on improving balance confidence. There were no significant findings on dosage response. Few studies evaluated the effects of balance interventions on the occurrence of falls. CONCLUSIONS: Walking interventions and upright balance training with visual feedback had greater effects on upright balance control than conventional physiotherapy; however, the quality of the evidence was very low.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,027
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,389 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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